第二章 mac上运行第一个appium实例

需求 计算出文件中每个单词的频数.要求输出结果按照单词的字母顺序进行排序.每个单词和其频数占一行,单词和频数之间有间隔. 比如,输入两个文件,其一内容如下: hello world hello hadoop hello mapreduce 另一内容如下: bye world bye hadoop bye mapreduce 对应上面给出的输入样例,其输出样例为: bye   3 hadoop 2 hello 3 mapreduce 2 world 2 方案制定 对该案例,可设计出如下的MapRe

需求 计算出文件中每个单词的频数.要求输出结果按照单词的字母顺序进行排序.每个单词和其频数占一行,单词和频数之间有间隔. 比如,输入一个文件,其内容如下: hello world hello hadoop hello mapreduce 对应上面给出的输入样例,其输出样例为: hadoop 1 hello 3 mapreduce 1 world 1 方案制定 对该案例,可设计出如下的MapReduce方案: 1. Map阶段各节点完成由输入数据到单词切分的工作 2. shuffle阶段完成相同单

运行: ./bin/cassandra 得到输出结果: objc[1881]: Class JavaLaunchHelper is implemented in both /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_25.jdk/Contents/Home/bin/java and /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_25.jdk/Contents/Home/jre/lib/libinstrument.d

原文:http://stephenwalther.com/archive/2015/02/03/asp-net-5-and-angularjs-part-7-running-on-a-mac 这篇文章中, 我会把之前的ASP.NET 5 项目在我的Mac上运行起来. 安装 Mono 首先你得安装Mono. Mono项目独立于Microsoft. Mono是一个.NET运行在Mac OSX和Linux上的开源实现. http://www.mono-project.com/download/ 安装M

mac上运行zanphp的demo 初入PHP的深坑,需要配置下zanphp的环境来运行下zanphp的demo. 安装php 需要安装些基本的软件,通过brew安装安装php,这里版本选了5.6 brew tap homebrew /homebrew-php brew install php56 --with-fpm   安装扩展,工作中使用非必须 brew install --build-from- source php56-mcrypt brew install php56-redis b

其实没那么复杂,两个mysql实例使用不同的目录存储,使用不同的端口访问,加载不同的配置文件即可实现. 假如有两个MYSQL   A和B MYSQL A为系统标准安装的RPM程序.存储在 /var/lib/mysql  配置文件为 /etc/my.cnf,这没什么特别的什么都不用改. 现在需要运行第二个MYSQL B,这时你就不能RPM了.使用源码包编译安装.指定安装位置为 /usr/local/mysqlb 主要编译参数如下: ./configue –prefix=/usr/local/mys

Mono 4.0 已经发布,二进制包已经准备好,具体的发布说明参见:http://www.mono-project.com/docs/about-mono/releases/4.0.0/. 今天在Mac上更新了Mono 4 和Xamarin Studio 5.9. 使用Xamarin Studio 创建了一个asp.net mvc 项目: 模版使用的是5.2.0 版本的,目标框架是Mono/.NET 4.5,我通过Nuget 更新到了5.2.3 , 更新包的过程中需要调整下web.config

上篇博文里,我运行起来了我在git上下载的一个flutter项目,同事(android开发)这段时间也在研究Flutter,并且他自己写了一个Demo,我寻思着把他的项目拿过来,我看能运行起来否,结果一大堆问题. 下面我列出来了一部分,在我经过半个小时的百度,以及对比git上下载下来的项目里面的配置.终于解决了,成功的在我的6s和模拟器上跑起来了. 下面附上了 应用的四张截图,给安卓同事 点赞 1.Command PhaseScriptExecution failed with a nonzer

第二章:User Guide Supervised learning 1 一般的线性模型 下面的一些方法是用来处理输入变量和目标值之间具有线性关系的回归问题.以数学上的观念来看,如果是预测值,那么 在这个公式中,我们抽象出向量作为coef_,而作为intercept_ 如果想使用一般的线性模型来处理分类问题,可以参见逻辑回归. <待编辑>